Agregar, eliminar y cambiar el nombre de columnas en R usando Dplyr

dplyr es un paquete R popular para la manipulación de datos, lo que facilita a los usuarios trabajar con marcos de datos. Una tarea común cuando se trabaja con datos es cambiar el nombre de las columnas, que dplyr maneja de manera eficiente mediante la función de cambio de nombre().

La función de cambio de nombre () en dplyr es particularmente útil cuando se trata de conjuntos de datos que tienen columnas con nombres poco claros o ambiguos. Al proporcionar una sintaxis simple e intuitiva para cambiar el nombre de las columnas, dplyr facilita a los usuarios la comprensión y el mantenimiento de su código.

Además, esta función se puede combinar fácilmente con otras operaciones de dplyr, como filtrado y resumen, para crear un flujo de trabajo de manipulación de datos sin interrupciones en R.

Estas funciones también están disponibles en Power Query , por lo que no son exclusivas del programa R. Sin embargo, R es mejor manejándolos.

En el siguiente artículo, exploraremos los detalles de la función renombrar() de dplyr y sus diversas aplicaciones, ejemplificando cuán efectivo puede ser en la gestión de marcos de datos.

También aprenderemos cómo agregar y eliminar columnas en R usando dyplr.

Al aprender estas técnicas, los usuarios pueden mejorar la practicidad de sus esfuerzos de manipulación de datos, producir análisis más sólidos y sin errores y divertirse en el camino.

Entremos en algo de ciencia de datos, es hora de tibble, o deberíamos decir, ¡traiga la base R!

Tabla de contenido

• Comprender el cambio de nombre de Dplyr
• Instalación y carga de Dplyr
• Uso de la función de cambio de nombre de Dplyr
  • Sintaxis básica
  • Cambiar el nombre de varias columnas
  • Encadenamiento con otras funciones de Dplyr
• Casos comunes de uso de cambio de nombre de Dplyr
• Manejo de errores y casos extremos
• Más ejemplos del mundo real: agregar, eliminar y renombrar columnas
• Funciones básicas para operaciones de columna
  • 1. Agregar nuevas columnas en R
  • 2. Seleccionar columnas en R
  • 3. Cambiar el nombre de las columnas en R
• La última palabra
• preguntas frecuentes
  • ¿Cuál es la diferencia entre R y Python?
  • ¿Qué es la calle?
  • ¿Qué es Petal.Length en R?
  • ¿Qué es un marco de datos en R?
  • ¿Qué significa dbl?

Comprender el cambio de nombre de Dplyr

El paquete dplyr en R es un paquete tidyverse popular para la manipulación de datos que ofrece un conjunto de funciones útiles para transformar y organizar conjuntos de datos. Entre estas funciones, la función de cambio de nombre () es particularmente útil cuando se trata de modificar los nombres de las columnas en un marco de datos.

Para usar la función renombrar(), simplemente proporcione el nuevo nombre de columna seguido del antiguo, así: new_name = old_name. Por ejemplo, consideremos un marco de datos de muestra en el que queremos cambiar el nombre de la columna "antiguo1" a "nuevo1". La sintaxis se vería así:

library(dplyr)
df %>% rename(new1 = old1)

Además, la función rename_with() le permite cambiar el nombre de las columnas utilizando una función de transformación específica. Por ejemplo, puede usar la función toupper para convertir todos los nombres de columna a mayúsculas:

df %>% rename_with(toupper)

Si necesita cambiar el nombre de varias columnas a la vez, dplyr proporciona dos métodos. El primero implica el uso de la función de cambio de nombre (), que proporciona varios nombres de columna nuevos y antiguos como argumentos:

df %>% rename(new1 = old1, new2 = old2)

El segundo método implica el uso de la función rename_with(), donde define matrices de nombres de columna antiguos y nuevos:

new <- c('new1',="" 'new2')="" old=""><- c('old1',="" 'old2')="" df="" %="">% rename_with(~ new, all_of(old))

Ambos métodos, como se muestra en los ejemplos anteriores, producirán el mismo resultado.

Instalación y carga de Dplyr

Para comenzar a usar el paquete dplyr para cambiar el nombre de las columnas, primero debe instalar y cargar el paquete en su entorno R. La instalación de dplyr es un proceso sencillo que se puede realizar con el siguiente comando:

install.packages("dplyr")

Una vez completada la instalación, puede cargar el paquete dplyr en su script R usando la función de biblioteca:

library("dplyr")

Con el paquete dplyr instalado y cargado, ahora puede utilizar sus potentes funciones de manipulación de datos, incluida la función de cambio de nombre () para cambiar el nombre de las columnas en su marco de datos.

Aquí hay un ejemplo del uso de la función de cambio de nombre () con el conocido conjunto de datos de iris. Suponga que desea cambiar el nombre de la columna "Sepal.Length" a "sepal_length". Puedes lograr esto usando el siguiente código:

iris_renamed <- iris="" %="">%
  rename(sepal_length = Sepal.Length)

En este fragmento de código, el operador %>% se utiliza para canalizar el conjunto de datos del iris a la función de cambio de nombre(). El nuevo nombre de columna "sepal_length" se asigna al antiguo nombre de columna "Sepal.Length". El marco de datos resultante con la columna renombrada se asigna luego a los nombres de variable, iris_renamed.

La función de cambio de nombre () también puede manejar el cambio de nombre de varias columnas a la vez. Por ejemplo, si desea cambiar el nombre de las columnas "Sepal.Length" y "Sepal.Width" a "sepal_length" y "sepal_width" respectivamente, puede usar el siguiente código:

iris_renamed <- iris="" %="">%
  rename(
    sepal_length = Sepal.Length,
    sepal_width = Sepal.Width
  )

Este fragmento de código demuestra lo fácil que es cambiar el nombre de varias columnas en un marco de datos usando la función de cambio de nombre() de dplyr.

Uso de la función de cambio de nombre de Dplyr

El paquete dplyr en R es una poderosa herramienta para la manipulación de datos cuando se trabaja con marcos de datos. Una de las muchas funciones útiles que proporciona es la función de cambio de nombre, que le permite cambiar fácilmente el nombre de las columnas en su marco de datos.

Sintaxis básica

La sintaxis básica para usar la función de cambio de nombre en dplyr es la siguiente:

library(dplyr)
your_dataframe %>% rename(new_column_name = old_column_name)

Este comando cambiará el nombre de la columna anterior especificada al nuevo nombre de columna deseado, sin cambiar ninguna otra columna en el marco de datos.

Cambiar el nombre de varias columnas

También puede cambiar el nombre de varias columnas a la vez usando la misma función de cambio de nombre. Para hacer esto, simplemente separe cada columna renombrando el par con una coma:

your_dataframe %>%
   rename(new_column1 = old_column1,
          new_column2 = old_column2,
          new_column3 = old_column3)

Con este enfoque, puede cambiar el nombre de tantas columnas como sea necesario en una sola declaración.

Alternativamente, puede usar la rename_with()función para aplicar una transformación a los nombres de las columnas. Esta función toma un marco de datos y una función que se aplicará a los nombres de las columnas para generar los nuevos nombres. Por ejemplo:

your_dataframe %>%
  rename_with(.cols = c("old_column1", "old_column2"), .fn = toupper)

Esto convertirá los nombres de las columnas especificadas a mayúsculas.

Encadenamiento con otras funciones de Dplyr

One of the strengths of dplyr is its ability to chain multiple actions together using the %>% operator. This allows you to perform a series of data manipulations in a concise and easy-to-read manner. When using the rename function, you can chain it along with other dplyr functions such as filter(), mutate(), and summarize() :

your_dataframe %>%
  filter(some_condition) %>%
  rename(new_column_name = old_column_name) %>%
  mutate(new_column = some_expression) %>%
  summarize(some_aggregation)

This example demonstrates a series of data manipulations where data filtering is done first, followed by renaming a column, creating a new column using mutate, and finally summarizing the data with an aggregation function.

By leveraging the power of dplyr’s rename function and chaining capabilities, R users can perform efficient and readable data manipulations on their data frames.

Common Dplyr Rename Use Cases

Dplyr is a powerful package in R that provides a set of functions for performing data manipulation tasks. One common task is renaming columns in a data frame. In this section, we will discuss some common use cases for the rename feature in dplyr.

1. Simple column renaming:

Renaming a single column is straightforward using the rename() function. The syntax is rename(dataframe, new_name = old_name). Here’s an example:

library(dplyr)
dataframe <- dataframe="" %="">% rename(new_column_name = old_column_name)

2. Renaming multiple columns:

You can also rename multiple columns in one function call by providing additional column mapping inside rename() function. Here’s an example:

dataframe <- dataframe="" %="">%
  rename(new_col_name1 = old_col_name1,
         new_col_name2 = old_col_name2)

3. Renaming columns using string functions:

You can rename columns using string functions, such as tolower() or toupper(), by using the rename_with() function. According to Stack Overflow, this function replaces the now superseded rename_if, rename_at and rename_all functions. Here’s an example:

dataframe <- dataframe="" %="">%
  rename_with(tolower)  # Converts column names to lowercase

4. Renaming columns based on a condition:

With rename_with(), you can apply custom renaming functions and even use conditions. The following example demonstrates renaming columns based on whether they contain a certain string:

rename_function <- function(x)="" {="" if="" (grepl("length",="" x))="" {="" return(paste0(x,="" "_length"))="" }="" else="" {="" return(paste0(x,="" "_default"))="" }="" }="" dataframe=""><- dataframe="" %="">% rename_with(rename_function)

Handling Errors and Edge Cases

While using the dplyr rename function to modify column names in a data frame, you might encounter some errors or edge cases due to duplicate column names, spaces in column names, or incorrect syntax. This section provides guidance on how to address these issues.

When dealing with duplicate column names, dplyr cannot rename the columns with the same output name. However, a workaround to unduplicate column names is to use the rename_all function from the dplyr package along with paste0:

d %>% rename_all(~paste0(., 1:2))

This code will append a number from 1 to 2 to each column name, ensuring there are no duplicates. More details can be found in this Stack Overflow discussion.

In case there are spaces in column names, you can use backticks to enclose the column names like this:

df %>% rename(foo = `test col`)

Finally, if you face issues related to dplyr not accepting the paste0() function as the old_name in rename(), a possible solution is to construct the new column names outside of the rename() function and then use them as input. A relevant discussion on a similar issue can be found in this Stack Overflow question.

By addressing these errors and edge cases, you will be better equipped to handle complex renaming scenarios in dplyr.

In this final section of our article about dplyr rename, we have discussed its importance in data manipulation tasks. The rename() function allows users to alter column names efficiently, leading to clearer and more concise data frames. This becomes particularly useful when dealing with large datasets or during data preprocessing steps.

Usando el paquete dplyr, cambiar el nombre de las columnas en R es sencillo, no es ciencia de datos, consulte lo siguiente:

  rename(new_column_name = old_column_name)

Esta sintaxis simple le permite reemplazar los nombres de las columnas antiguas por otros nuevos, lo que mejora la legibilidad y garantiza la coherencia de sus datos. Además, la función rename_with() se puede emplear para modificar los nombres de las columnas usando una función específica. Esto ofrece un mayor control y personalización de sus manipulaciones de datos.

Al aprovechar el poder de dplyr y la función de cambio de nombre, puede manipular sus datos con confianza y mejorar las capacidades generales de procesamiento de datos. Recuerde usar siempre fuentes confiables cuando aprenda nuevas técnicas de programación en R, como

Con dplyr rename en su kit de herramientas, está bien equipado para enfrentar una variedad de desafíos de manipulación de datos y continuar avanzando en su experiencia en programación R.

Más ejemplos del mundo real: agregar, eliminar y renombrar columnas

Las operaciones de columna le permiten calcular, agregar, eliminar y renombrar columnas en R usando dplyr . Abra un nuevo script R en RStudio. Si no sabe cómo, haga clic en los enlaces para averiguar cómo instalar RStudio y crear un script R.

Para esta demostración, se utiliza el paquete de conjuntos de datos de Lahman . Contiene registros de béisbol que datan de más de cien años. Es un buen conjunto de datos para usar en la práctica. Puedes descargarlo haciendo una búsqueda rápida en Google.

Además, el paquete Lahman tiene un conjunto de datos denominado Teams , con una T mayúscula. Una práctica recomendada para nombrar convenciones en R es usar letras minúsculas. Entonces, esto debe convertirse primero en equipos , como se ve en la imagen a continuación.

Funciones básicas para operaciones de columna

1. Agregar nuevas columnas en R

La primera función es mutar ( ) . Esto crea una nueva columna basada en columnas existentes.

Si desea calcular una nueva columna, puede usar la función de mutar siguiendo el argumento:

df es un nombre sustituto para cualquier tipo de marco de datos. Entonces, cuando esté en uso real, reemplace df con el nombre del marco de datos que desea mutar. Luego, coloca las nuevas variables que deben nombrarse junto con la fórmula para derivar la nueva columna.

Como ejemplo, se usará la función de mutar para encontrar el porcentaje ganador para cada columna. En el conjunto de datos de Lahman, hay una columna de ganancias y pérdidas. Para obtener el porcentaje, divida Win por la suma de Win y Loss. Pero antes de que pueda hacer eso, debe traer el paquete dplyr.

Esto es lo que sucede si ejecuta la función de mutación sin dplyr:

Obtendrá un error que dice "no se pudo encontrar la función mutar".

Entonces, aquí le mostramos cómo incorporar dplyr a R. Solo necesita ejecutar library (tidyverse) .

Verá que dplyr se encuentra entre las muchas funciones del paquete tidyverse . Otra opción es ejecutar la biblioteca (dplyr) .

Ahora, si coloca el cursor sobre el código con la función de mutar y lo ejecuta, verá la columna Wpct que contiene los porcentajes ganadores.

En este caso, solo se ejecutó el resultado de la función de mutación ; no se asignó a los datos.

Si desea asignar el resultado de la función de mutar a los equipos de datos , debe usar el operador de asignación ( <-> ). Una vez hecho esto, ejecútalo. Luego, en otra línea, ejecute head (teams) . Esto asignará el resultado al conjunto de datos de los equipos .

Si desea verificar qué columnas están disponibles en un conjunto de datos, use la función de nombres ( ) . Esto mostrará una lista de todos los nombres de columna en los datos.

También puede utilizar funciones existentes como parte de la función de mutación . Por ejemplo, puede tomar el registro de un conjunto de datos específico mediante la función de registro ( ) .

2. Seleccionar columnas en R

Otra función en dplyr es seleccionar ( ) . O suelta o selecciona columnas dadas. Su algoritmo básico es:

Debe ingresar el nombre del marco de datos y luego las columnas que desea seleccionar.

Por ejemplo, si desea mantener las columnas yearID, wins y loss en el conjunto de datos, solo necesita ejecutar:

A continuación, obtendrá el resultado que desea:

Sin embargo, si no utiliza la función head ( ) , el resultado mostrará las filas inferiores de las columnas. Entonces, si está tratando con varias filas de datos, deberá desplazarse continuamente hacia arriba para llegar a la parte superior de la columna.

Una mejor práctica es usar la función head junto con select. De modo que cuando ejecute el código, el resultado mostrará primero las filas superiores de la columna.

Ahora, si desea eliminar columnas del conjunto de datos, solo necesita colocar un signo menos ( - ) antes del nombre de la columna.

Para verificar si una columna realmente se eliminó, puede comparar el nuevo conjunto de datos con el anterior. Aquí está cómo hacerlo:

Primero, asigne el código R con la función de selección a un objeto. En este ejemplo, se asignó a teams_short . Para contar el número de columnas, use la función ncol ( ) . Ejecute la función ncol para teams_short y teams .

Luego verá que se eliminó una columna del conjunto de datos.

3. Cambiar el nombre de las columnas en R

La última función de columna en dplyr es renombrar() . Y como sugiere el nombre, puede cambiar el nombre de las columnas seleccionadas en R.

Este es su algoritmo básico:

Y notará que es un poco contrario a la intuición; el nuevo nombre viene primero mientras que el antiguo viene después de eso. Así que asegúrate de no confundirlos.

Como ejemplo, las columnas yearID y divID actuales se renombrarán a year_id y division_id , respectivamente. Antes de ejecutar el código, asegúrese de asignarlo a un nuevo objeto para no interrumpir el conjunto de datos original.

Para verificar si estas columnas seleccionadas cambiaron sus nombres con éxito, use la función de nombres ( ) .

Verá que las columnas han cambiado de nombre.

Alguna vez se preguntó qué tan poderoso es R cuando se usa con LuckyTemplates, consulte esta increíble técnica, le ahorrará una tonelada de tiempo.

La última palabra

Este tutorial ha discutido tres funciones básicas de dplyr que puede usar para realizar operaciones de columna. Específicamente, aprendió cómo agregar, eliminar y cambiar el nombre de las columnas en R.

Todavía hay otras funciones que aún tiene que explorar. Pero es importante saber y estar familiarizado con mutar ( ) , seleccionar ( ) y renombrar ( ), ya que son los más comunes.

Estas técnicas de edición de columnas también se pueden realizar en Power Query. Pero también es genial saber cómo hacer esto en dplyr. Esto seguramente lo ayudará cuando pase a analizar conjuntos de datos estadísticos.

preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre R y Python?

Para empezar, tanto R como Python son lenguajes de programación, pero Python es más un lenguaje de uso general y R es un lenguaje de programación estadístico. Python es un lenguaje más utilizado, entendido y versátil.

¿Qué es la calle?

str simplemente muestra las estructuras de los objetos r

¿Qué es Petal.Length en R?

Petal.length es un formato que se usa en R para contar las relaciones que estamos probando.

¿Qué es un marco de datos en R?

Un marco de datos R es una estructura de datos tabulares que se usa comúnmente para almacenar valores de cualquier tipo de datos.

¿Qué significa dbl?

Dbl significa "clase doble", es un tipo de datos que se utiliza para contener valores numéricos que contienen puntos decimales.